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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种考虑配电网需求侧碳配额的分布式负荷聚合商实时管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118052483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410178629.9，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权一种考虑配电网需求侧碳配额的分布式负荷聚合商实时管理方法是由许银亮;张继辰设计研发完成，并于2024-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑配电网需求侧碳配额的分布式负荷聚合商实时管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑配电网需求侧碳配额的分布式负荷聚合商实时管理方法，包括如下步骤：S1、构建分布式负荷聚合商模型；S2、构建配电系统运营商模型，求解最优潮流与对应节点边际电价；S3、基于求解得到的所述最优潮流进行碳排放计算，得到配电系统每个节点的碳排放因子；S4、根据所述分布式负荷聚合商模型及所述配电系统运营商模型之间的交互，形成马尔科夫决策过程，并提出网络化多智能体安全强化学习算法求解所述马尔科夫决策过程，来进行配电网中的碳排放配额约束下的需求管理。

本发明授权一种考虑配电网需求侧碳配额的分布式负荷聚合商实时管理方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑配电网需求侧碳配额的分布式负荷聚合商实时管理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建分布式负荷聚合商模型； S2、构建配电系统运营商模型，求解最优潮流与对应节点边际电价； S3、基于求解得到的所述最优潮流进行碳排放计算，得到配电系统每个节点的碳排放因子； S4、根据所述分布式负荷聚合商模型及所述配电系统运营商模型之间的交互，形成马尔科夫决策过程，并提出网络化多智能体安全强化学习算法求解所述马尔科夫决策过程，来进行配电网中的碳排放配额约束下的需求管理； 步骤S4具体包括： S41、引入网络化多智能体约束马尔科夫决策过程，在网络化多智能体约束马尔科夫决策过程中，集合中的智能体根据策略πiai|s所处的状态st在时间步t选择其动作策略被定义为从全局状态到局部动作的映射，与其他智能体的动作相结合，对环境给予联合动作；每个智能体从环境接收本地奖励信号rti以及本地成本信号同时，状态st+1根据转移概率转移到新的状态； S42、在配电网运行框架中，将配电网中每条总线上配备的分布式负荷控制器视为强化学习中的多智能体，进而将配电网主动管理中的负荷控制问题表述为网络化多智能体约束马尔科夫决策过程； S43、利用网络化多智能体约束策略优化。

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